Zum Inhalt springen
Alpha
  • Modelle
  • Ranglisten
  • Ori
Vertrieb kontaktieren

Fußzeile

OpenRouterOpenRouter
© 2026 OpenRouter, Inc

Produkt

  • Chat
  • Ranglisten
  • Leistungsvergleiche
  • Apps
  • Entdecken
  • Modelle
  • Ori
  • Sammlungen
  • Anbieter
  • Tools
  • Preise
  • Business
  • Enterprise
  • Labs

Unternehmen

  • Über
  • Blog
  • Kunden
  • Karriere
    Offene Stellen
  • Datenschutz
  • Nutzungsbedingungen
  • Vertrauenszentrum
  • Support
  • Funktioniert mit OR
  • Daten
  • Marke

Entwickler

  • Dokumentation
  • API-Referenz
  • Entwicklerplattform
  • Status
  • KI-Sitemap

Verbinden

  • Discord
  • GitHub
  • LinkedIn
  • X
  • YouTube
Favicon für sarvamai

Sarvam AI: Sarvam-M

sarvamai/sarvam-m

Modellgewichte

Sarvam-M is a 24 B-parameter, instruction-tuned derivative of Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503, post-trained on English plus eleven major Indic languages (bn, hi, kn, gu, mr, ml, or, pa, ta, te). The model introduces a dual-mode interface: “non-think” for low-latency chat and a optional “think” phase that exposes chain-of-thought tokens for more demanding reasoning, math, and coding tasks.

Benchmark reports show solid gains versus similarly sized open models on Indic-language QA, GSM-8K math, and SWE-Bench coding, making Sarvam-M a practical general-purpose choice for multilingual conversational agents as well as analytical workloads that mix English, native Indic scripts, or romanized text.

Modalitäten
Kontext
33K
Veröffentlicht
25. Mai 2025
Wissensstand
Juni 2024
AktivitätFAQEntdecken

Aktivität

Token-Volumen und Anfrageaufkommen für dieses Modell im Zeitverlauf.

Derzeit nicht über EU-regionales Routing verfügbar. Dokumentation zum regionsinternen Routing

Weitere Modelle entdecken

KI-ModellranglistenRangliste

Häufig gestellte Fragen

Sarvam-M is a 24 B-parameter, instruction-tuned derivative of Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503, post-trained on English plus eleven major Indic languages (bn, hi, kn, gu, mr, ml, or, pa, ta, te). The model introduces a dual-mode interface: “non-think” for low-latency chat and a optional “think” phase that exposes chain-of-thought tokens for more demanding reasoning, math, and coding tasks.

Sarvam-M hat ein Kontextfenster von 32.768 Token.

Sarvam-M wurde am 25. Mai 2025 veröffentlicht. Der Wissensstand reicht bis zum 30. Juni 2024.